Design Patterns of Ventilatively Cooled Buildings in Denmark - Simple Predesign Tool for Estimation of VC Potential
Authors
Dabols, Dainis ; Jensen, Kasper Dalgaard
Term
4. term
Publication year
2015
Submitted on
2015-06-10
Pages
172
Abstract
Bedre bygningsisolering, global opvarmning og den urbane varmeø-effekt forventes at øge behovet for køling i bygninger. En effektiv måde at begrænse overophedning og reducere behovet for mekanisk køling (fx aircondition) er direkte ventilationskøling, hvor udeluft bruges til at fjerne varme. Dette speciale kortlægger generelle designmønstre for bygninger med ventilationskøling i Danmark og undersøger, om det er muligt at få et pålideligt tidligt estimat af potentialet for ventilationskøling (VC) ved hjælp af simple værktøjer i den tidlige designfase. Der er opbygget en database over danske bygninger med VC, og centrale designparametre er registreret for både nye og renoverede bygninger. To enkle VC-potentiale-værktøjer vurderes: EURAC-værktøjet, der bygger på en stationær beregningsmetode (oprindeligt fra NIST), og et værktøj udviklet i projektet, baseret på 5R1C-modellen med dynamisk varmebalance. Begge værktøjer testes på en case, Aarhus Kommunes kontorbygning, og resultaterne sammenlignes med detaljerede BSim-simuleringer. Herefter afprøves 5R1C-værktøjets robusthed ved at variere en række inputforudsætninger. Resultaterne viser, at den oprindelige EURAC-metode typisk undervurderer VC-potentialet, mens en modificeret version overvurderer det. Det tyder på, at en stationær tilgang med konstante varmelaster, som ser bort fra bygningens termiske masse (dens evne til at lagre varme), ikke giver pålidelige estimater. I modsætning hertil giver 5R1C-modellen beregninger, der stemmer godt overens med BSim på tværs af forskellige indstillinger (fx styringsstrategi, termisk masse og ventilationsparametre). Modellen har dog en tendens til let at undervurdere antallet af overophedningstimer, sandsynligvis fordi den håndterer den termiske masse forenklet. Afvigelsen i overophedningstimer mellem 5R1C og BSim bliver mindre ved højere varmelaster. Samlet peger resultaterne på, at det 5R1C-baserede værktøj kan give pålidelige tidlige estimater af VC-potentiale i kontorbygninger af forskellig størrelse og kompleksitet.
Better building insulation, global warming, and the urban heat island effect are expected to increase cooling needs in buildings. A practical way to limit overheating and reduce reliance on mechanical cooling (e.g., air conditioning) is direct ventilative cooling, which uses outdoor air to remove heat. This thesis maps common design patterns in Danish buildings that use ventilative cooling and examines whether simple tools can provide reliable early estimates of ventilative cooling (VC) potential in the predesign phase. A database of Danish VC buildings was compiled, recording key design parameters for both new and renovated projects. Two simple VC potential tools are evaluated: the EURAC tool, based on a steady-state method (originally introduced by NIST), and a tool developed in this project using the 5R1C model with dynamic heat balance. Both tools are tested on a case study—the Aarhus municipality office building—and results are compared with detailed BSim simulations. The 5R1C-based tool is then stressed with varied input conditions to assess robustness. Findings show that the original EURAC method tends to underestimate VC potential, while a modified version greatly overestimates it. This suggests that a steady-state approach with constant heat loads and no consideration of building thermal mass (the ability to store heat) is not reliable. In contrast, the 5R1C model delivers results that align well with BSim across different settings (e.g., control strategy, thermal mass, and ventilation parameters). The model slightly underestimates the number of overheating hours, likely due to its simplified treatment of thermal mass. The gap in overheating hours between 5R1C and BSim decreases as heat loads increase. Overall, the results indicate that the 5R1C-based tool can provide reliable early estimates of VC potential in office buildings of different sizes and complexity.
[This abstract was generated with the help of AI]
Keywords
Documents